のpythonテンソルの流れ

Question

に、私はこのlink

で説明したようにtensor flowチュートリアルに従うことをしようとしている発電機の印刷私が説明するように、予測結果を印刷しようとしています：

print ("Predicted %d, Label: %d" % (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0])) 

しかし、私はできませんよ結果を印刷する。次のエラーが表示されます。私はpythonでgeneratorを印刷するにはどうすればよい

print ("Predicted %d, Label: %d" % (classifier.predict(test_data[0]), test_labels[0])) 
TypeError: %d format: a number is required, not generator 

。

ループを作成して、それが機能しなかった要素を反復しようとしましたが、nextを使用してジェネレータを印刷しようとしました。それもうまくいきませんでした。どのように印刷しますか？ documentationから

Answer 1

これは私がそれをあなたが `プリント（ "予測％dの、レーベル：％D" 言われて、私が試した@Maximillan

new_samples = np.array([test_data[8]], dtype=float) 

y = list(classifier.predict(new_samples, as_iterable=True)) 
print('Predictions: {}'.format(str(y))) 

print ("Predicted %s, Label: %d" % (str(y), test_labels[8])) 

Answer 2

：

Runs inference to determine the class probability predictions. (deprecated arguments)

SOME ARGUMENTS ARE DEPRECATED. They will be removed after 2016-09-15. Instructions for updating: The default behavior of predict() is changing. The default value for as_iterable will change to True, and then the flag will be removed altogether. The behavior of this flag is described below.

試してみてください。ここ

classifier.predict(x=test_data[0]) 

Answer 3

んtensorflow、それでは、発電機をモックアップし、これまでのところ、あなたのprint表現

In [11]: def predict(a, b): 
    ...:  for i in range(10): 
    ...:   yield i, i*i 
    ...:   

In [12]: print('a:%d, b:%d'%(predict(0, 0))) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-12-29ec761936ef> in <module>() 
----> 1 print('a:%d, b:%d'%(predict(0, 0))) 

TypeError: %d format: a number is required, not generator 

に対してそれをテストしてみましょう、とても良い：私はあなたと同じ問題を抱えています経験した。

問題は、あなたがそれぞれから返されるものは何でも利用し、発電機のオブジェクトに反復処理する必要が

...あなたはジェネレータ関数を呼び出すときの値が、ジェネレータオブジェクトはありませんあなたが何を得ることを、当然のことながら、あります反復、例えば、言い換えれば

In [13]: print('\n'.join('a:%d, b:%d'%(i,j) for i, j in predict(0,0))) 
a:0, b:0 
a:1, b:1 
a:2, b:4 
a:3, b:9 
a:4, b:16 
a:5, b:25 
a:6, b:36 
a:7, b:49 
a:8, b:64 
a:9, b:81 

か、あなたはワンライナーを好きではない場合、

In [14]: for i, j in predict(0, 0): 
    ...:  print('a:%d, b:%d'%(i,j)) 
    ...:  
a:0, b:0 
a:1, b:1 
a:2, b:4 
a:3, b:9 
a:4, b:16 
a:5, b:25 
a:6, b:36 
a:7, b:49 
a:8, b:64 
a:9, b:81 

、あなたはに明示的短所を持っていますumeジェネレータが生成しているもの。